体重和身高是反映个体身心健康、日常生活及财务状况的重要指标。BMI作为体重和身高的综合指标，常用于自我监测和疾病风险预测。本研究关注从野外单张人体图像自动估计BMI、体重和身高的挑战，利用RGB、深度图、姿态亲和图和边缘图等多模态数据，采用深度神经网络进行单任务和多任务学习。实验基于新构建的包含6105张样本的全身图像数据集，涵盖不同种族、年龄、性别及多样姿势。实验结果表明，使用完整全身图像比半身或面部图像更有利于准确预测。
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本研究首次提出并公开了一个多样化的全身人体图像数据集，解决了现有无公开全身BMI估计数据集的空白。采用多模态数据和深度学习方法，有效应对了姿态、视角和背景的复杂变化，验证了完整全身图像在人体健康参数估计中的优势，具有重要的应用价值和研究意义。
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复杂场景中的动作识别通常涉及多个细粒度动作的并发，难以建模动作的内部结构。现有大多数方法依赖整体表征，难以捕捉细微交互和细粒度语义。本文提出KDA方法，利用细粒度语义知识，通过大语言模型将动作标签分解为原子动作，提供明确的时空语义。知识注入模块(KIM)将原子动作知识整合进视频特征，知识解耦模块(KDM)基于此进行更精准的语义引导，且设计了知识解耦损失(KD Loss)以强化解耦效果。大量实验表明，KDA提升了特征判别力，在多标签动作识别基准上达成最先进表现，且KIM与KDM模块易于集成，具备较强通用性。
密集视觉语言理解任务如物体定位、区域识别和开放词汇语义分割，需要将语言概念与空间定位的视觉区域关联起来。CLIP通过大规模对比预训练学习共享的图文嵌入空间，为这些任务提供了坚实基础，但其图像级别的目标仅对全局CLS向量进行文本对齐，局部语义对应关系间接受限。现有方法依赖额外监督、外部模型或任务特化，而训练免费方法多从已有patch特征恢复密集响应，未探索CLIP内部局部语义的来源。本文提出TraceCLIP，一种训练免费框架，通过隔离CLS注意力输出中patch特定贡献项，恢复潜在的patch级语义证据，并将其转为语义测地拓扑门控以校准末层patch亲和度，实现密集特征重建。实验显示贡献特征具备强局部语义区分和文本条件空间对齐能力。在八个零-shot语义分割基准上，TraceCLIP较最强的训练免费方法提高1.3至4.5点mIoU，无需额外训练或外部视觉基础模型，验证了全局对齐表示内部仍蕴含空间局部语义。
安全的自动驾驶导航需要对动态环境进行整体理解，同时估计测量深度、语义分割和实例轨迹。深度感知视频全景分割（DVPS）将这些任务统一起来，但现有方法多依赖计算复杂的多阶段流程或离线跟踪，不适合实时决策。为此，我们提出了DVPSFormer，一种用于高效四维场景理解的统一在线架构。其核心是显式场景离散化（ESD），利用分割查询表示前景和背景区域，使离散到连续（D2C）深度头能单次解码测量深度，紧密结合语义与几何学习并显著降低延迟。此外，我们设计了在线多数投票（OMV）机制，利用时间一致性在实例跟踪中优化分类。DVPSFormer在Cityscapes-DVPS和SemKITTI-DVPS基准上刷新了性能记录，为在线机器人感知提供简洁有效的解决方案。代码和模型已公开。